话说，BullshitGenerator 这个项目最初起源于知乎上一位网友的提问：“学生会退会申请六千字怎么写？”，本来很简单的一个问题，但是回答中很多跑偏题的，于是本项目的贡献者之一表示看不下去了，并“随便写了个项目”：狗屁不通文章生成器，帮助这位同学写了一篇退会申请。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 11 月 5 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023 的评审结果正式发布。 除了讨论提交论文的分数、录用可能性、如何 rebuttal 之外，Diffusion Model（扩散模型）成了今年 ICLR 的热门关键词之一，以扩散模型为研究主题的投稿论文数量出现暴涨，所涵盖的具体方向也十分广泛。 ICLR 2023 的论文提交截止日期是今年的 9 月 28 日，距离文本生成图像模型 DALL·E 2 的问世不过 5 个月，Stable Di
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 11 月 5 日，人工智能顶级会议 ICLR 2023 的评审结果正式发布。 除了讨论提交论文的分数、录用可能性、如何 rebuttal 之外，Diffusion Model（扩散模型）成了今年 ICLR 的热门关键词之一，以扩散模型为研究主题的投稿论文数量出现暴涨，所涵盖的具体方向也十分广泛。 ICLR 2023 的论文提交截止日期是今年的 9 月 28 日，距离文本生成图像模型 DALL·E 2 的问世不过 5 个月，Stable Diffusion 的发布也只是在 8
【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 专知公众号转载已获知乎作者SCUT 胡杨授权。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/2916880 1. 基础：文本生成模型的标准框架 文本生成（Text Generation）通过 机器学习 + 自然语言处理 技术尝试使AI具有人类水平的语言表达能力，从一定程度上能够反应现今自然语言处理的发展水平。 下面用极简的描述介绍一下文本生成技术的大体框架，具体可以参阅各种网络文献（比如：CSDN
机器之心报道 机器之心编辑部 在本文中，来自哈佛大学、Facebook AI 研究院的研究者提出了一种基于残差能量模型的文本生成方法，效果超过 state-of-the-art 的 transform
因此，Google 提出了一种新型的文本生成模型 LaserTagger，该模型旨在解决 seq2seq 模型运行过程中的上述缺陷，可以预测将将源文本转换为目标文本的一系列生成操作。Google 发布了相关文章介绍了这一开源文本生成模型，我们将内容整理编译如下。
来源：arxiv 编译：Marvin 【新智元导读】上海交通大学、伦敦大学学院朱耀明, 卢思迪,郑雷,郭家贤, 张伟楠 , 汪军,俞勇等人的研究团队最新推出Texygen平台，这是一个支持开放域文本生成模型研究的基准平台。Texygen不仅实现了大部分的文本生成模型，而且还覆盖了一系列衡量生成文本的多样性、质量和一致性的评测指标。 项目地址: https://github.com/geek-ai/Texygen 论文：https://arxiv.org/abs/1802.01886 上海交通大学、伦敦大
文本生成是自然语言处理的一个核心子领域，它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应，如图像或其他文本，也可以是完全自主的创造。
本文转载自： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTA1NTQ3NA==&mid=2247484192&idx=1&sn=55070a51c19535427
自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。本文将深入研究NLP在文本生成中的原理，介绍常见的技术方法，并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例，以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
AI科技评论按：自生成式对抗性网络 GANs 出现以来，它和它的变体已经无数次在图像生成任务中证明了自己的有效性，也不断地吸引着越来越多的研究人员加入到提高GANs训练的可控性和稳定性的研究中。 最初，由于其中的一个缺陷，GANs在文本生成方面无法得到有效的应用。得益于该团队之前发表的SeqGAN（https://arxiv.org/abs/1609.05473），GANs在文本生成上有了可能，不过表现并没有图像生成任务中那么突出。主要问题之一就是，生成器 G 从鉴别器 D 获得的反馈中含有的信息量太少，不
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
特朗普充满个人特色的语言风格让作者产生了兴趣，如果把他的推文和演讲稿都用于训练数据，再运用递归神经网络能否生成一份有特式风格的发言稿呢？结论是，如果数据和算力足够大的情况下，总统竞选班子里或许可以有算法撰稿机器人的一席之地。
摘要：本篇从理论到实际讲解了实际项目中使用很多的SimBERT模型。首先介绍了业务使用背景，主要用SimBERT的相似文本生成和相似文本检索能力；然后详细介绍了SimBERT的原理，SimBERT是基于UniLM来完成文本生成任务，重点介绍了SimBERT的损失函数和训练流程；最后源码实践了SimBERT，通过广告文案生成模型实践了相似文本生成任务，并基于SimBERT+Faiss实践了相似文本检索任务。对于希望将SimBERT应用于实际项目中的小伙伴可能有所帮助。
Visual Studio 2008包含了一个文本模板转换工具箱，又称为T4，是领域特定语言工具的一部分，并可用于基于文本模板的方式来生成代码。 一个文本模板是一个包含文本块和控制逻辑混合物的文件。当你转换一个文本模板，控制逻辑结合了文本块与模型里的数据来生成一个输出文件。你可以用文本模板来生成文本的输出，例如代码文件和HTML报表。举个例子，用户界面的页面之间的流程控制的模型，例如向导界面，可以通过输入一个文本模板。文本模板可以生成流程控制的代码和配置文件。Scott Guthrie之前所宣布的ASP.N
因此将有五个主要的功能模块：sl（序列标注）、tc（文本分类）、sr（句子关系）、tg（文本生成）、sp（结构分析）和其他功能模块如we（词向量）。
（2）使用OEM，可以在性能页，单击“运行ASH报告”按钮生成ASH报告，由于OEM生产用的相对比较少，这里就不讨论了。
文本生成是自然语言理解的高级阶段，是实现类人智能的重要手段之一。Geek.AI在AAAI2018中推出了LeakGAN后，终于又推出了TexyGen这个开源文本生成框架。由于之前就想对leakgan深入地看一下，不过这回可以通过TexyGen这个框架来实现实现对近几年的所有文本生成模型的直接实现。
关于自然语言生成（NLG）的论文之前也和大家分享了很多，那么本次文章对前面的论文分析做一下整合，除此之外又新增了几篇方便大家对比阅读。如果想看全部的你也可以访问作者的GitHub，这个上面比较全喲。
这两天，被一款集写文章，写代码，找Bug、聊天、写歌等多功能的AI对话软件 ChatGPT 刷爆了朋友圈；就连马斯克都亲自出来为其站台，发了多条推特来夸赞它的强大；
文本生成是自然语言处理中非常重要且热门的领域。摘要抽取、智能回复、诗词创作、生成标题、生成商品描述、机器人写新闻等等都属于文本生成的范畴，应用极其广泛。
获取ASH报告可以有3种方式：（1）脚本生成，（2）OEM生成，（3）存储过程生成。
【christmAIs：用文本生成(节日贺卡上的)抽象图案】《Let AI design your holiday cards!》
在这一过程中，会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型，如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
我们的渠道表，我看到若依脚手架当中有一个是否删除的标志字段，所以我这里也添加一下：
翻译：李雪冬 编辑：李雪冬 前 言 从短篇小说到写5万字的小说，机器不断涌现出前所未有的词汇。在web上有大量的例子可供开发人员使用机器学习来编写文本，呈现的效果有荒谬的
他们做了个名为TEKGEN的AI模型，直接将知识图谱用“人话”再描述一遍，生成语料库，再喂给NLP模型训练。
文本生成图像（text-to-image）指的是使用人工智能技术将文本转换为图像的过程，其可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，涉及计算机与人类语言的互动。文本生成是NLP中的一个关键任务，广泛应用于聊天机器人、自动写作和翻译等领域。本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现一个简单的文本生成模型，并提供详细的代码示例。
自然语言生成（NLG）是自然语言处理（NLP）领域中的一个引人注目的分支，它旨在使用计算机系统生成类似人类语言的文本。本文将深入探讨NLG的背景、应用、技术和未来发展方向，为读者提供对这一领域的全面了解。
机器之心报道 演讲：周明 编辑：萝卜皮 在 WAIC 2022 AI 开发者论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表主题演讲《基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用》。 在演讲中，他主要从四个部分进行了介绍：可控文本生成背景、可控文本生成研究进展、澜舟可控文本生成应用实践、总结与展望。说到可控文本生成研究进展，周明总结了三个技术要点：可控文本生成神经网络模型、可控文本生成模型训练与解码、改进生成文本的事实正确性。此外，周明还介绍了澜舟可控文本生成平
我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本生成方面的最新项目。
近来，Meta 发布并开源了多个 AI 模型，例如 Llama 系列模型、分割一切的 SAM 模型。这些模型推动了开源社区的研究进展。现在，Meta 又开源了一个能够生成各种音频的 PyTorch 库 ——AudioCraft，并公开了其技术细节。
机器之心报道 编辑：小舟 1 月 12 日，在机器之心 AI 科技年会 AIGC 技术应用论坛上，澜舟科技创始人兼 CEO、中国计算机学会 CCF 副理事长、创新工场首席科学家周明发表了主题演讲《文本生成研究进展》。 以下为演讲的详细内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理。 我今天主要介绍一下文本生成，尤其是可控文本生成目前的几个重要研究进展，包括文本生成基本方法与应用、文本生成中的可控方法研究、文本生成中如何融入知识和常识，长文本生成方法以及文本生成中的解码方法。在此之后，我会介绍一下澜舟科技在文本
基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的研究价值，成为了近年来的研究热点。
现有的自回归文本生成模型，例如GPT-3，在生成的流畅性上已经取得了令人惊喜的效果。然而，GPT-3这类模型就像是一个插了电之后自己往外不停秃噜字的打字机，你永远无法知道它下一刻会说什么话，无法解释它为什么会说这句话，更无法插手它下一刻应该说什么话。
来源 | Analytics Vidhya 【磐创AI导读】：继之前介绍使用GPT-2生成类披头士歌词(有兴趣的可以查看往期文章)，现在让我们再来看看这个强大的GPT-2。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
论文标题：Syntax-driven Iterative Expansion Language Modelsfor Controllable Text Generation 论文出处：ACL2020 原文链接：https://arxiv.org/abs/2004.02211v1 转载请注明出处：学习ML的皮皮虾
选自MiniMaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架，它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
常见的多模态转换就是文本生成图像或图像生成文本，即使有视频转图像，也更多的是将视频逐帧转换为图像，基本上未包含创造性和创意性的内容。
jsPDF 是一个基于 HTML5 的客户端解决方案，用于生成各种用途的 PDF 文档。 使用方法很简单，只要引入 jsPDF 库，然后调用内置的方法就可以了。 米扑科技项目用到了HHTML5生成PDF，原文详见米扑博客： jsPDF – 基于 HTML5 的强大 PDF 生成工具 浏览器兼容性： IE 10, Firefox 3+, Chrome, Safari 3+, Opera，未来将兼容 IE 10 以下版本，对于 IE10 以下的版本会使用 Downloadify 来实现文件下载功能。 支持文件
1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。
编者按：在今年5月29日，OpenAI 发表了一篇关于 GPT-3 的论文，论文描述了他们的下一代基于 Transformers 的文本生成神经网络。其中最值得注意的是，与之前 GPT-2 迭代的 15 亿个参数相比，新模型有 1750 亿个参数：模型尺寸扩大了近 117倍！要知道，今年2月微软推出的深度学习模型 Turing NLG 的参数规模是 170亿，是前任“史上最大语言模型英伟达“威震天”（Megatron）的两倍，但只有GPT-3的十分之一。不过，在围观群众的一片惊呼声中，GPT-3 却没有引起广泛的技术性讨论，模型参数和对算力的要求都太过惊人，大部分群众只能远观而无法上手。
概括地讲，自然语言处理包括两大任务：自然语言文本理解和自然语言文本生成。自然语言文本理解就是让机器洞悉人们所言之意，自然语言文本生成旨在让机器像人一样表达和说话。文本理解的关键在于对已知文本的上下文表征和建模，而文本生成的本质是在文本理解的基础上准确流畅地产生自然语言文本。
作者 | 刘媛媛 来源 | 数据实战派 文本生成是 NLP 中最重要且颇具挑战性的任务之一。近年来，预训练语言模型 (Pretrained Language Models ，下文简称 “PLM”) 的范式，极大地推动了该领域的发展。例如，我们曾介绍过 AI 在古诗生成上的突破《清华团队最新成果：可致特朗普能咏比特币，AI 写古诗 “更上一层楼”》。 最近，一项由中国人民大学团队完成的预印本论文 Pretrained Language Models for Text Generation: A Survey，
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中备受关注的研究领域之一，它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析，NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解NLP的奥秘。
作者 | 屠敏 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 在这一场看不到硝烟的战争中，各大科技公司正带着 AI 从自动生成文本、代码的赛道“杀入”下一场——图像领域。 继上周百度发布的文心一言在多模态上实现文本生成图像之后，就在昨夜，微软、Adobe 作为最新的选手，快速进场。 和 AI 艺术爱好者使用更为专业的文本生成图像工具 Midjourney 的体验感有所不同，当互联网公司将这类工具融合到聊天机器人之后，全球网友化身成“提示工程大师”，以不同的姿势打开了 AI 生成图像的新大门。 微软在 B
本文探索了ChatGPT作为GPT系列模型中最新版本在自动文本生成方面的应用与无限可能性。从自然语言处理的重要性开始，简要介绍了GPT系列模型的演进和在NLP领域的应用。随后，重点介绍了ChatGPT的优势和在创意写作、客户服务、教育等领域的应用。此外，还展望了ChatGPT在游戏设计、艺术创作等领域的创新应用，同时讨论了可能面临的挑战和伦理考量。ChatGPT在自动文本生成方面的工作原理和多样性表现，使得其拥有广泛的应用前景，为自然语言处理技术的发展贡献着重要的力量。
基于近年来图像处理和语言理解方面的技术突破，融合图像和文本处理的多模态任务获得了广泛的关注并取得了显著成功。
Github项目地址：https://github.com/williamSYSU/TextGAN-PyTorch
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